 |
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция
Оценка величины рисков
Степень риска оценивается вероятностью наступления случая потерь и возможным размером ущерба.
По теории игр, математический аппарат позволяет при выборе стратегии в конкретных ситуациях лучше понимать конкурентную обстановку и сводить риск к минимуму.
Риск имеет математически выраженную вероятность наступления потерь, которые опираются на статистические данные и могут быть рассчитаны с достаточно высокой степенью точности.
Математическое ожидание какого-либо события равно:
Абсолютная величина этого события 
Вероятность его наступления.
Вероятность наступления события определяется:
§ субъективным методом, основанном на наблюдениях частоты наступления события;
§ субъективным методом, основанном на предположениях.
Критерии измерения величины риска:
§ среднее ожидаемое значение – связано с неопределённостью ситуации. При этом определяется средняя величина всех ожиданий;
§ изменчивость возможного результата. При этом определяется отклонения ожидаемого значения от средней величины, т.е. дисперсия и среднее квадратическое отклонение.
Дисперсия представляет собой средневзвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых.
,
где s2 - дисперсия;
х – ожидаемое значение для каждого случая наблюдения;
- среднее ожидаемое значение;
n - число случаев наблюдения (частота).
Среднее квадратическое отклонение определяется по формуле
.
Коэффициент вариации = среднее квадратическое отклонение: ожидаемое значение.
Чем больше неопределённость, тем больше риск.
Неопределённость обусловлена следующими факторами:
§ отсутствием полной информации;
§ случайностью;
§ противодействием.
Рассмотрим на примере применение методики оценки рисков.
Методика 1:используется при анализе чувствительности конъюнктуры.
Доходность активов = Доход при оптим. варианте – Доход при пессим. варианте.
Вариант 1 Вариант 2
Стоимость
ценной бумаги,
тыс. руб. 12 18
Доходность, %
пессимистическое 14 13
наиболее вероятное 16 17
оптимистическое 18 21
Размах вариации
доходности 4 8 (более рискованный вариант)
(18-14) (21 – 13)
Методика 2: используется при анализе вероятностного распределения доходов.
а) Прогнозируют оценки значений доходности (Кi) и вероятности осуществления (Pi):
Kв = åi Кi ∙ Pi .
б) Рассчитывается стандартное отклонение (Ос) по формуле
.
в) Рассчитывается коэффициент вариации (V)
V = Ос : Kв.
Вариант 1 Вариант 2
Стоимость
ценной бумаги,
тыс. руб. 12 18
Доходность, %,
пессимистическое 20 20
наиболее вероятное 60 60
оптимистическое 20 20
Тогда:
вариант 1: Kв = 14 0,2 + 16 0,6 + 18 0,2 = 16 %.
______________________
Ос = Ö (14 – 16)2 0,2 + (16 – 16)2 0,6 + (16 – 18)2 0,2 = 1,26 %.
V = 1,26: 16 = 0,079.
вариант 2: Kв = 13 0,2 + 17 0,6 + 21 0,2 = 17 %.
______________________
Ос = Ö (13 – 17)2 0,2 + (17 – 17)2 0,6 + (21 – 17) 0,2 = 2,53 %.
V = 2,53: 17 = 0,149 (более рискованный).
На оценку рисков влияет временный фактор. С течением времени риск возрастает, так как прогнозирование усложняется.
Важное значение имеет учёт рисков при формировании инвестиционного портфеля.
Принципы формирования инвестиционного портфеля (согласно теории В. Шарпа и Х. Марковица )
Успех инвестиций зависит от правильного распределения средств по типам активов.
Прибыль определяется:
на 94 % выбором типа используемых инвестиционных инструментов (акции, кредиты, векселя и т.д.);
на 4 % - выбором конкретных бумаг данного типа;
на 2 % - оценкой момента закупки ценных бумаг.
Рассмотрим пример оценки рисков при формировании инвестиционного портфеля.
Может быть принята одна из двух стратегий:
а) выбор одного из финансовых инструментов;
б) составление инвестиционного портфеля, в котором 50 % одних активов и 50 % других активов.
Таблица 6.1
| Год, % | Виды активов (% доходности) | Портфели (среднее арифметическое доходности) | ||||
| А | В | Г | 50%А + 50%В | 50%В +50%Г | 50%А+ 50%Г | |
| 1-й год | ||||||
| 2-й год | 12,5 | 14,5 | ||||
| 3-й год | 12,5 | 16,5 | ||||
| Среднее арифметическое значение доходности (%) | 12,3 | 12,3 | 16,3 | 12,33 | 14,33 | 14,33 |
| Стандартное отклонение (%) | 1,7 | 1,25 | 2,05 | 0,24 | 0,47 | 1,84 |
| Коэффициент вариации (Ос: ср. откл.) | 0,138 | 0,102 | 0,126 | 0,019 | 0,033 | 0,128 |
Вывод: наиболее рискованный вариант выбора финансового инструмента «А», так как коэффициент вариации наивысший. Наиболее удачный выбор «В». Наименее рискованный портфель – 50 % «А» + 50 % «В» (коэффициент вариации 0,019).
Оценка рисков при анализе инвестиционного проекта осуществляется с помощью имитационной модели. Определяется ЧДД (чистый дисконтированный доход) для каждой модели по трём вариантам: пессимистический, наиболее вероятный и оптимистический вариант. Затем определяется коэффициент вариации.
Для более достоверного расчёта осуществляется поправка на риск коэффициента дисконтирования.
По характеру воздействия риски могут быть простые и сложные.
Содержание понятия и организация риск-менеджмента
Риск-менеджмент – это система управления, направленная на снижение потерь из-за рисков, связанных с предпринимательской деятельностью.
Система организации риск-менеджмента приведена на рис. 6.2.
Структурная схема риск-менеджмента представлена на рис. 6.3.
Поиск по сайту: